工业机器人自学编程包含对硬件结构、操作系统、编程软件、控制理论等内容的学习，难度较高，但对于有一定理工科背景的人来说，完全有可能通过自学掌握，学习方法包括了理论学习、实践操作、项目应用、在线资源利用和持续更新。
自学难度分析：
1、跨学科知识需求：工业机器人编程不仅涉及计算机科学的知识，还包括自动化、机械工程等多个领域的技术，自学者需要有跨学科的学习能力。
2、理论知识和技术操作：机器人编程包括了解其硬件结构、操作系统、编程软件及控制理论等方面，这要求自学者不仅要有扎实的理论知识，还要具备实际操作的能力。
3、设备与环境依赖性：工业机器人的编程与调试通常需要特定的实验设备和环境，对于自学者来说，获取这些资源的难易度可能会影响学习效率和效果。
4、应用与集成的复杂性：机器人编程的高级应用包括系统集成和多机协作等，这些都需要较深的技术和经验积累。
5、自学资源可访问性：虽然网络上有不少关于工业机器人的学习材料，但高质量资源可能并不那么容易获得，特别是最新的研究成果和技术更新。
学习方法推荐：
1、理论学习：建议从基础理论着手，深入了解机器人的构造、工作原理及其控制系统，可以通过网络课程、教材和专业书籍来学习。
2、实践操作：寻找机会进行实际操作，可以参加相关的实验室开放日，或者尝试找到实习机会，在实际操作中学习并解决实际问题。
3、项目应用：参与一些小型的项目或者工作坊，这些通常以项目为导向，能够帮助学习者更好地将理论知识应用于实践中。
4、在线资源利用：利用在线教育平台上的课程和教程，如Coursera、Udemy以及YouTube上的教学视频，这些都是很好的学习资源。
5、持续更新：工业机器人技术发展迅速，定期参加研讨会、阅读行业报告、订阅相关期刊，能够不断更新自己的知识库。
自学工业机器人编程虽然难度较大，但通过合适的学习方法和坚持不懈的努力，是可能实现的，结合理论学习和实践操作，利用现代教育资源，可以有效地提高学习效率和质量，保持学习的热情和对最新技术的敏感度，对未来的职业发展同样至关重要。
自学进入工业机器人领域是一个充满挑战的过程，但对于有志于此的自学者来说，只要方法得当，持之以恒，最终能够达到预期的学习目标。
